冒泡，插入，快速排序，递归(setTimeout()内存不溢出)

冒泡，插入，快速排序，递归(setTimeout()内存不溢出)

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代码

/**
 * @name 数组排序算法（保证数组数据惟一）
 * @author SunSeekerX
 * @time 2019-11-23 16:05:37
 * @LastEditors SunSeekerX
 * @LastEditTime 2019-11-23 18:59:32
 */

/**
 * 冒泡排序
 * 1.比较相邻的元素。若是第一个比第二个大，就交换他们两个。
 * 2.对每一对相邻元素作一样的工做，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。
 * 3.针对全部的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
 * 4.持续每次对愈来愈少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字须要比较。
 */

console.log("------------------冒泡排序---------------");
console.time();
const arr = [1, 9, 5, 4, 3, 8];
console.log("排序前>>>", arr);
for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
  for (let j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
    let temp = null;
    if (arr[j] > arr[j + 1]) {
      temp = arr[j];
      arr[j] = arr[j + 1];
      arr[j + 1] = temp;
    }
  }
}
console.log("排序后>>>", arr);
console.timeEnd();
console.log("\n");

/**
 * 插入排序
 * 1.依次取出数组中的值
 * 2.更新的数组对比插入到新的数组（抓牌原理同样）
 */

console.log(
  "------------------插入排序,从后往前比（斗地主抓牌）---------------"
);
// 插入排序,从后往前比（斗地主抓牌）
const arr2 = [1, 9, 5, 4, 3, 8];
console.time();
console.log("排序前>>>", arr2);
// 1.取出第一张牌
const newArr = [arr2[0]];
for (let i = 1; i < arr2.length; i++) {
  // 2.从后面往前插
  for (let j = newArr.length - 1; j >= 0; j--) {
    // 若是取出的牌比当前循环的牌大，就放在这个牌后面
    if (arr2[i] > newArr[j]) {
      // 插入到新的数组
      newArr.splice(j + 1, 0, arr2[i]);
      break;
    }
    // 比较到第一张牌，放到手里的第一张（最小）
    if (j === 0) {
      newArr.unshift(arr2[i]);
    }
  }
}
console.log("排序后>>>", newArr);
console.timeEnd();
console.log("\n");

/**
 * 快速排序
 * 1.首先设定一个分界值，经过该分界值将数组分红左右两部分。
 * 2.将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于或等于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。
 * 3.而后，左边和右边的数据能够独立排序。对于左侧的数组数据，又能够取一个分界值，将该部分数据分红左右两部分，一样在左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也能够作相似处理。
 * 4.重复上述过程，能够看出，这是一个递归定义。经过递归将左侧部分排好序后，再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两个部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。
 */

console.log("------------------快速排序---------------");
const arr3 = [1, 9, 5, 4, 3, 8];
console.time();
console.log("排序前>>>", arr3);
function quick(arr) {
  // 4.结束递归（当arr中小于等于一项，则返回）
  if (arr.length <= 1) {
    return arr;
  }

  // 1.找到数组的中间项把他删除
  let middleIndex = Math.floor(arr.length / 2);
  let middleValue = arr.splice(middleIndex, 1)[0];

  // 2.准备左右两个数组，循环剩下的数组中的每一项，比中间项小的放左边，反之放右边
  let arrLeft = [],
    arrRight = [];
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    arr[i] < middleValue ? arrLeft.push(arr[i]) : arrRight.push(arr[i]);
  }

  // 3.递归处理左右两边数组，一直到左右两边都排好（左右让左边+中间+右边为最后的结果）
  return quick(arrLeft).concat(middleValue, quick(arrRight));
}
console.log("排序后>>>", quick(arr3));
console.timeEnd();
console.log("\n");

console.log("------------------分割线---------------\n\n");

console.log("------------------（For循环计算1-10累加的和）---------------");
console.time();
let total = 0;
for (let i = 1; i <= 10; i++) {
  total = total + i;
}
console.log("For循环计算后>>>", total);
console.timeEnd();
console.log("\n");

console.log("------------------（递归计算1-10累加的和）---------------");
console.time();
function sumFun(n) {
  if (n > 10) {
    return 0;
  }
  return n + sumFun(n + 1);
}
console.log("递归计算后>>>", sumFun(1));
console.timeEnd();
console.log("\n");

/** 
 * 堆栈溢出
 * 
 * Uncaught RangeError: Maximum call stack size exceeded
*/

// function fn() {
//   fn();
// }
// fn();

/** 
 * 堆栈不溢出
 * 这实际上并非递归调用，由于fn2的第一次调用实际上在setTimeout()调用下一个调用以前完成。
 * 因此，这不是技术上的递归，而且不会随着时间的推移创建堆栈。它能够在没有任何积聚的状况下永久运行，这是保持反复运行的完美方式。
 * javascript不是多线程的，所以它不会为定时器建立多个线程。
 * 触发的每一个定时器事件只是将事件放入事件队列中，而且若是当时没有JS正在运行，则触发该事件（从而调用回调函数）。
 * 若是JS正在运行，那么JS引擎会等待，直到当前正在执行的JS完成，而后为事件队列中的下一个事件提供服务（从而调用回调）。
 * 
 * 通俗的说
 * 
 * 在执行setTimeout中的函数方法以前，fn()这个方法已经执行完毕了，内存堆栈已经释放了，所以不会内存溢出
*/

// function fn2() {
//   setTimeout(() => fn2(), 0);
// }
// fn2();

输出结果

------------------冒泡排序---------------
排序前>>> [ 1, 9, 5, 4, 3, 8 ]
排序后>>> [ 1, 3, 4, 5, 8, 9 ]
default: 2.884ms


------------------插入排序,从后往前比（斗地主抓牌）---------------
排序前>>> [ 1, 9, 5, 4, 3, 8 ]
排序后>>> [ 1, 3, 4, 5, 8, 9 ]
default: 0.896ms


------------------快速排序---------------
排序前>>> [ 1, 9, 5, 4, 3, 8 ]
排序后>>> [ 1, 3, 4, 5, 8, 9 ]
default: 0.903ms


------------------分割线---------------


------------------（For循环计算1-10累加的和）---------------
For循环计算后>>> 55
default: 0.211ms


------------------（递归计算1-10累加的和）---------------
递归计算后>>> 55
default: 0.234ms